SKILLEMALL.ai

AC mobizen-gui

Помогает пользователям настраивать и запускать MobiZen-GUI для выполнения задач на мобильных устройствах — автоматизация операций на Android через естественный язык. Используйте, когда пользователь хочет управлять телефоном, выполнять задачи на мобильных устройствах, устанавливать/настраивать MobiZen-GUI, развертывать модель MobiZen-GUI-4B или настраивать ввод/вывод агента. Активируется по ключевым словам, таким как задача на телефоне, мобильное использование, мобильная автоматизация, управление Android, MobiZen, ADB, развертывание модели, запуск агента, настройка модели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Helps users set up and run MobiZen-GUI to perform mobile-use tasks — a…»

Helps users set up and run MobiZen-GUI to perform mobile-use tasks — automating Android phone operations via natural language. Use when the user wants to control a phone, execute mobile-use tasks, install/configure MobiZen-GUI, deploy MobiZen-GUI-4B model, or customize the agent's input/output. Triggers on keywords like phone task, mobile-use, mobile automation, Android control, MobiZen, ADB, deploy model, run agent, configure model.

ClawHub Agent Skills автор: xjx0524 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 776 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает пользователям настраивать и запускать MobiZen-GUI для выполнения задач на мобильных устройствах — автоматизация операций на Android через…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 8, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1776 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill matches its Android automation purpose, but it enables real phone control and model/API data flows without enough privacy and safety guardrails.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.